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公开(公告)号：CN117384414A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311209087.9
申请日：2023-09-19
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学 , 重庆前沿新材料技术研究院有限公司
IPC: C08J7/056
Abstract: 本发明提供了一种将疏水性表面调控为亲水性表面的方法及装置。其利用盐溶液腐蚀破坏疏水表面上的改性分子层，致使表面上的改性分子脱离表面，从而实现表面的亲水性转化。可通过控制腐蚀时间调控表面的亲疏水程度。该调控方法简便易行，节约成本，且满足环保要求。
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公开(公告)号：CN113433512B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110695961.9
申请日：2021-06-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达电子对抗技术领域，具体涉及一种针对LFM脉冲压缩雷达的密集假目标压制干扰方法。传统的密集假目标作压制干扰时，假目标的间距和幅度大多是无序分布的，其产生的假目标群中的内部假目标或边缘假目标往往会被雷达使用如SO‑CFAR这样的多目标检测的恒虚警算法检测出来，从而导致假目标群和真实目标的位置暴露，使得压制干扰效果变差或完全失效。本发明通过对采样后转发信号相关参数的设计，实现了在SO‑CFAR恒虚警检测算法下，对假目标群内部假目标与边缘假目标的完全遮盖以及对真实雷达回波信号的压制干扰，解决了密集假目标作压制干扰时因假目标位置暴露而给真实目标带来的潜在危险，提高了密集假目标作压制干扰时的干扰效果，具有良好的实用性。
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公开(公告)号：CN113376591A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110654249.4
申请日：2021-06-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于杂波知识的雷达目标恒虚警检测方法。在非均匀、动态时变的杂波背景下，传统的恒虚警检测方法的处理能力大大降低、检测性能明显下降。为了改善检测性能，提高雷达在复杂杂波背景下的适应能力，本发明利用获取到的杂波先验知识，根据背景杂波变化动态选择参数用以计算阈值，使得雷达能够动态适应复杂杂波环境。本发明在均匀杂波和边缘杂波等背景下有着优异的检测性能，能够帮助雷达适应不同分布特性的杂波，有效地增强了雷达在复杂环境下的检测能力，更符合认知雷达的发展方向。
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公开(公告)号：CN110308432A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910628143.X
申请日：2019-07-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于电子对抗技术领域，涉及一种基于神经网络的雷达自适应波形选择行为识别方法。本发明通过构建神经网络，对目标雷达的波形自适应选择系统进行拟合。对于某一部雷达的行为识别问题，可以等价为求解该雷达自适应系统的系统响应问题。对未知系统的系统响应求解的基本方法是通过获取系统的输入与输出数据，从而分析系统的传递特性。本发明解决了传统雷达行为识别只能识别雷达当前状态，无法辨识雷达行为这一问题。
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公开(公告)号：CN110208741A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910576373.6
申请日：2019-06-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S5/04
Abstract: 本发明属于电子对抗技术领域，具体的说是一种基于多圆阵测相的超视距单目标直接定位方法。本发明采用一种对观测区域逐点搜索，计算每个搜索点权值的方法：通过一定的算法，由每个圆阵的不同阵元间的相位差得到观测区域中每个搜索点的权值，累计所有圆阵对某个搜索点的权值作为其最终权值。最后，比较整个搜索区域里每个搜索点的权值以此确定目标位置。为了减少搜索点数，本发明首先粗略划分观测区域，确定目标大致位置，进一步缩小搜索范围来搜索目标准确位置。本发明的有益效果为，本发明可以对地球表面的目标精准定位，方法简单，效果良好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108966272A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810840119.8
申请日：2018-07-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W24/08
CPC classification number: H04W24/08
Abstract: 本发明属于电子对抗技术领域，具体涉及一种基于功率累积信息的无线网络通联关系识别方法。本发明提出的基于累积功率信息的通联关系识别方法，通过对目标功率谱在时间维度上采取不同时间分辨率下的积分，提取累积功率信息，通过KMEANS++聚类算法以及PCA主成分分析方法，完成网络通联关系的识别包括通信关系以及通信时间间隔等网络通联关系信息。并通过实际实验，实现IEEE802.11b无线传输协议和TCP/IP网络传输协议下，完成基于功率累积信息的无线网络通联关系识别方法，并验证了该方法的理论可行性。相比于传统无线网络通联关系识别方法，该方法仅需要无线通信网络的物理层信息，不需要通过对无线信号进行传统的解码，解密操作，来完成无线网络通联关系识别。
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公开(公告)号：CN105388461B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201510729398.7
申请日：2015-10-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明属于雷达信号处理领域，尤其涉及基于贝叶斯表更新的Q学习方法对雷达自适应行为的学习、辨识问题。本发明提供一种雷达自适应行为Q学习方法，用改进的Q学习算法针对时域波形选择行为(最小互信息量准则)进行学习，在传统只根据接收端得到的直接信息进行干扰的基础上跃进一大步，利用所提出的机器学习算法对雷达时域自适应行为进行辩识，并给出一定的学习结果。本发明的方法首次将基于贝叶斯表更新的Q学习算法应用到雷达行为学习与辨识问题中，相对于现有技术在时域波形选择(最小互信息量准则)下的学习效果更优。
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公开(公告)号：CN105388461A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510729398.7
申请日：2015-10-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/02
Abstract: 本发明属于雷达信号处理领域，尤其涉及基于贝叶斯表更新的Q学习方法对雷达自适应行为的学习、辨识问题。本发明提供一种雷达自适应行为Q学习方法，用改进的Q学习算法针对时域波形选择行为(最小互信息量准则)进行学习，在传统只根据接收端得到的直接信息进行干扰的基础上跃进一大步，利用所提出的机器学习算法对雷达时域自适应行为进行辩识，并给出一定的学习结果。本发明的方法首次将基于贝叶斯表更新的Q学习算法应用到雷达行为学习与辨识问题中，相对于现有技术在时域波形选择(最小互信息量准则)下的学习效果更优。
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公开(公告)号：CN103595640A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310633623.8
申请日：2013-11-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/751 , H04W84/18
Abstract: 本发明属于移动自组织网络领域，具体涉及移动自组织网络所使用的MAC协议。首先对采集的数据进行过滤，然后提取所有剩下数据包MAC层中的MAC地址对，根据这些地址对，绘制出MAC层拓扑结构。搜集目标网络中通信的数据包，对这些数据包进行筛选，仅保留移动自组网中MAC帧是数据帧，提取出剩下数据包MAC层中MAC地址对，基于这些地址对能够提取出目标网络MAC层拓扑结构。
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公开(公告)号：CN101282139B
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN200810044931.6
申请日：2008-03-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B1/7087 , H04B1/7083
Abstract: 一种用于非合作低信噪比直接序列扩频信号的实时伪码周期同步技术，具体应用于用户识别，信号侦听以及遇险信息分析，也可用于新一代扩频通信网的实现和管理方式。本发明直接利用了直扩信号伪码周期的最优检测统计量作为非合作DSSS信号接收机的同步手段，使一种能工作于很低信噪比下的非合作接收机新方案能够实现。该方案的核心是在不需要知道任何载频，伪码速率和扩频序列的先验知识下，能够实时地提供精确的伪码周期同步该环节。因此将该同步技术置于接收机前端，可以解决低信噪比下非合作直扩信号接收的一系列问题。本发明提出的技术硬件可实现，技术实现速度快，结构简单非常适合FPGA并行实现，是一种高效实用的方法。
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